基于学习模型的谣言检测方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN109471932A

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201811415780.0

    申请日:2018-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于学习模型的谣言检测方法、系统及存储介质,其中检测方法包括:构建新闻语料库;构建博文语料库;对新闻语料库中的数据进行模型训练,获得第一分类器模型;对博文语料库中的数据进行特征提取,获得训练特征,利用训练特征进行模型训练获得第二分类器模型;利用第一分类器模型和第二分类器模型对社交平台中的博文数据进行谣言检测。本发明通过对新闻数据中的谣言和非谣言数据进行采集构建新闻语料库,再进行模型训练获得第一训练模型;再对社交平台中的谣言和非谣言数据进行采集构建博文语料库,再进行模型训练获得第二训练模型,最后利用两个训练模型对社交平台中的数据进行谣言检测,使最终的检测结果更加准确可靠。

    视频理解方法
    33.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108921087A

    公开(公告)日:2018-11-30

    申请号:CN201810699566.6

    申请日:2018-06-29

    Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种视频理解方法,旨在解决如何有效提取视频的密集帧特征和长期时空特征的技术问题。为此目的,本发明提供的视频理解方法首先利用残差网络获取目标视频的视频帧组,然后利用时序关系网络并根据多个视频帧组生成视频的时序关系特征,最后根据时序关系特征预测目标视频的视频行为类别。其中,视频帧组包括两个有序视频帧,每个有序视频帧均包括多个按照时间顺序依次排列的视频帧。基于上述步骤,能够有效获取到目标视频的密集帧特征和长期时空特征,进而可以快速且准确地预测出目标视频的视频行为类别。

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